使用轮盘选择的遗传算法

Question

我正在尝试为我正在研究的遗传算法创建不同的选择方法，但我在所有选择方法中遇到的一个问题是每个节点的适应度必须不同。这对我来说是一个问题，因为我的健身计算器非常基本，会产生几个相同的健身

public static Map<String, Double> calculateRouletteSelection(Map<String, Double> population) {
        String[] keys = new String[population.size()];
        Double[] values = new Double[population.size()];
        Double[] unsortedValues = new Double[population.size()];
        int index = 0;
        for(Map.Entry<String, Double> mapEntry : population.entrySet()) {
            keys[index] = mapEntry.getKey();
            values[index] = mapEntry.getValue();
            unsortedValues[index] = mapEntry.getValue();
            index++;
        }
        Arrays.sort(values);
        ArrayList<Integer> numbers = new ArrayList<>();
        while(numbers.size() < values.length/2) {
            int random = rnd.nextInt(values.length);
            if (!numbers.contains(random)) {
                numbers.add(random);
            }
        }
        HashMap<String, Double> finalHashMap = new HashMap<>();
        for(int i = 0; i<numbers.size(); i++) {
            for(int j = 0; j<values.length; j++) {
                if(values[numbers.get(i)] == unsortedValues[j]) {
                    finalHashMap.put(keys[j], unsortedValues[j]);
                }
            }
        }
        return finalHashMap;
    } 

我所有不同的选择方法中有 90% 是相同的，所以我确信如果我能解决它，我就可以解决它。任何关于我做错了什么的帮助将不胜感激

编辑：我看到我打算发布正在发生的事情的一般行为，所以基本上该方法采用HashMap<>，根据它们的适合度对值进行排序，随机选择半排序的值并将其添加到新的HashMap中<>具有相应的染色体。

Answer 1

我认为使用集合类会好得多。

List<Map.Entry<String, Double>> sorted = new ArrayList<>(population.entrySet());
// sort by fitness
Collections.sort(sorted, Comparator.comparing(Map.Entry::getValue));
Set<Integer> usedIndices = new HashSet<>(); // keep track of used indices
Map<String, Double> result = new HashMap<>();
while (result.size() < sorted.size()/2) {
    int index = rnd.nextInt(sorted.size());
    if (!usedIndices.add(index)) {
        continue; // was already used
    }
    Map.Entry<String,Double> survivor = sorted.get(index);
    result.put(survivor.getKey(), survivor.getValue());
}
return result;

但是，正如谢尔盖所说，我不认为这是你的算法所需要的;你确实需要偏爱那些身体素质更高的人。

Answer 2

正如评论中提到的，在轮盘赌中选择顺序并不重要，只有权重才是。轮盘就像一个饼图，不同的部分占据了磁盘的不同部分，但最终它们都加起来为单位面积（磁盘的面积）。

我不确定 Java 中是否有等效项，但C++你有std::discrete_distribution.它会生成一个分布[0,n)您可以使用表示每个整数被选取的概率的权重对其进行初始化。因此，我通常要做的是将代理的 ID 放在一个数组中，将它们相应的适应度值放在另一个数组中。只要索引匹配，顺序就不重要。我将适应度值数组传递给离散分布，离散分布返回一个可解释为数组索引的整数。然后，我使用该整数从另一个数组中选择单个。